package com.zdp.leetcodeMiddle;


/*
* 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。

一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：
* 它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）
* 后组成的新字符串。
例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，
* 但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。
* 两个字符串的「公共子序列」是这两个字符串所共同拥有的子序列。
若这两个字符串没有公共子序列，则返回 0。
示例 1:
输入：text1 = "abcde", text2 = "ace"
输出：3
解释：最长公共子序列是 "ace"，它的长度为 3。
示例 2:
输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
输出：3
解释：最长公共子序列是 "abc"，它的长度为 3。
示例 3:
输入：text1 = "abc", text2 = "def"
输出：0
解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0。
提示:
1 <= text1.length <= 1000
1 <= text2.length <= 1000
输入的字符串只含有小写英文字符。
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-common-subsequence
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* */
public class 最长公共子序列_1143 {
    public static void main(String[] args) {
        最长公共子序列_1143 demo = new 最长公共子序列_1143();
        String text1 = "abc";
        String text2 = "def";
        int i = demo.longestCommonSubsequence(text1, text2);
        System.out.println(i);
    }

    /*
    * 解题思路： 动态规划
    *  dp[i][j] 表示： text1[0~i-1] 和 text2[0~j-1]的最长公共子序列
    *  dp[i][j] 分为两种情况 text[i-1] == text[j-1]
    *  说明他俩有公共元素 所以当这种情况 dp[i][j] = dp[i-1][j-1] +1 共同进一位
    *  当 text[i-1] != text[j-1]  不相等，那么dp[i][j]的值就不会改变，会去取他前面的最大
    * dp[i][j] = Max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-1],dp[i][j-1] )
    * 可以简化为 dp[i][j] = Max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])
    *  可以看出 dp[0][...] = 0  dp[...][0] = 0
    * */
    public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {

        int[][] dp = new int[text1.length()+1][text2.length()+1];
        for(int i=1;i<=text1.length();i++){
            for(int j = 1;j<=text2.length();j++){
                char c1 = text1.charAt(i-1);
                char c2 = text2.charAt(j-1);
                if(c1 == c2){
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] +1;
                }else{
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j-1],dp[i-1][j]);
                }
            }
        }
        return dp[text1.length()][text2.length()];
    }
}
